BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ
Bilgisayar Mühendisliği
Maltepe üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümündeki eğitimi yeterli görmediğim için genel ortalama puanımla bahceşehir üniversitesine geçiş yaptım.
Merhaba! Ben İhsan Tanrıverdi. C#, .NET Core, MSSQL ve Entity Framework gibi veritabanı teknolojilerinde sağlam bir temele sahip Bilgisayar Mühendisliği ikinci sınıf öğrencisiyim. .NET ekosisteminde güvenli ve ölçeklenebilir web uygulamaları geliştirmeye odaklanarak sağlam arka uç sistemleri tasarlama ve uygulama konusunda tutkuluyum. Ayrıca yapay zeka ve Büyük dil modelleri (LLM) üzerinde çalışarak doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve veri analitiği konularında kendimi geliştiriyorum. Yapay zeka destekli çözümler oluşturma, büyük veri işleme ve LangChain, Transformers ve benzeri çerçeveleri kullanarak akıllı sistemler tasarlama konusunda yoğun bir ilgim var. Sürekli öğrenmeye açık, analitik düşünen ve problem çözen bir geliştirici olarak kendimi her geçen gün daha da ileriye taşımayı hedefliyorum.
Bilgisayar Mühendisliği
Maltepe üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümündeki eğitimi yeterli görmediğim için genel ortalama puanımla bahceşehir üniversitesine geçiş yaptım.
Bilgisayar Mühendisliği
Ösym sonucum açıklandıktan sonra ösym yerleştirme puanımla ilk yerleştiğim üniversitemdir hazırlık ve 1.sınıf eğitimimi burada tamamladım.
Final Anadolu Lisesi
İşte kendi metninizi eklemek ve düzenlemek için buraya tıklayın. Metin düzenlemek veya yazı tipi değişimleri için sadece "Metni Düzenle" veya çift tıklama yapmanız yeterlidir.
public class Patient {
public string Name { get; set; }
public int Age { get; set; }
public Register() {
Console.WriteLine($"{Name} kaydedildi.");
}
C# ve .NET Frameworkünü kullanarak Windows Forms ile hazırladığım bir hastane yönetim sistemi.
model = Sequential([
Embedding(input_dim=5000, output_dim=128),
LSTM(64, return_sequences=True),
LSTM(32),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
NLP ve derin öğrenme deneyimi kazanmak için LSTM ağıyla 5.000 IMDB incelemesini sınıflandıran bir duygu analizi modeli geliştirdim.
double matrixFactorization(vector<vector<double>>& ratings) {
double prediction = 0.0;
// Matrix factorization calculations
return prediction;
}
Kullanıcı ve öğe etkileşim verilerini kullanarak, Matris Çarpanlarına Ayırma ve Öğe Tabanlı İşbirlikçi Filtrelemeyi Model Karıştırma ile birleştiren, kişiselleştirilmiş ve yüksek doğruluklu bir öneri sistemi geliştirdim.